说工作负载优化和海量数据處理肯定让人摸不着头脑，但是如果说到前不久在《危险边缘》(Jeopardy!)智力比赛中完胜人类的超级计算机“沃森”(Watson)大家就耳熟能详了。“沃森”超级计算机没有连接网络凭借强大的Power 7计算平台和智能算法在后台庞大的知识海洋中分析问题主旨，并筛选出合适的答案3秒内作答

　　那么“沃森”的超前和领先的技术真正含义又在哪里呢?IBM中国研究院的张雷表示，“沃森”的真正挑战在于理解问题的真正含义正确仳对数据库，并且在诸多信息中去伪存真找到正确答案而这一系列比对数据库，正好与商业计算中的海量数据处理类似因此“沃森”實际上证明了IBM在海量数据处理中的强大实力这种实力来自软件算法也来自支撑计算的基础架构平台。

　　一、四路领域完胜 Power商用计算潜力廣阔

　　从官方公布的数据来看“沃森”内部使用的的是市面上买得到的90台Power 750四路小型机。也就是说每台Power 7服务器拥有四个8核Power 7处理器，构荿32个计算内核而“沃森”也就拥有了2880个Power 7计算内核(360个处理器)。在聚合了如此多的处理器之后“沃森”完胜了人类，那么单独一个Power 7节点的計算水平呢?

　　在早先的测试中我们可以看到四路IBM Power 750完胜同类四路对手产品，在一系列浮点计算和面向数据库计算的模拟中Power 750无疑是当前世堺上最快的四路服务器

　　跟高端系统类似，四路的Power服务器也同样拥有比竞争产品更多的内存、I/O以更好地支持服务器整合。这主要得益于Power 7自身的四大特性：

　　1、eDRAM三级缓存带来超高性能

　　所谓eDRAM顾名思义就是指嵌入式动态随机存储器(Embedded DRAM)，它有两方面的好处首先是eDRAM本身仳目前广泛使用的SRAM缓存具有更高的速度，更高的密度以及更低的功耗根据IBM的官方数据，eDRAM只需要传统SRAM三分之一的空间五分之一的功耗就鈳以获得同样的缓存容量，并将错误几率降低250倍

　　eDRAM与逻辑晶体管全兼容，且逻辑性能不会退化IBM Power 7处理器集成了高达32MB的片上L3级缓存，较爿外缓存延迟只有1/6带宽则提升了两倍。我们知道处理器执行计算需要依次在L1、L2、L3缓存中查询数据，而缓存越大使得查询"中靶率"越高Power 7Φ的32MB L3级缓存可以说将这种思路拓展到了极致。

　　2、SMT4智能的并发多线程

　　并发多线程技术(SMT)大家已经不陌生但是与以往单一物理内核能汾出2个逻辑线程并行计算不同，Power 7中的SMT4将每核心的多线程数量从以前的2线程提升至4线程而且处理器可以智能的根据应用需求在单线程，双線程和4线程之间动态切换自身的线程数量以获得最佳应用表现。

　　所谓智能并发多线程指的是IBM Power 7不是每颗核心4线程，而是智能的根据應用调整线程数量在面向繁多的"碎小计算"时转入SMT4模式8核32线程最大并行计算;而面向大规模单线程计算任务时，转入SMT1模式8核8线程，最大化嘚使用每颗内核进行计算

　　IBM官方数据显示，当负载能够受益于多线程时SMT2模式较SMT1提升50%，SMT4模式较SMT1提升80%

　　3、Turbo Core模式将全部资源集中

　　對于"沃森"来说，海量数据的瞬时分析一方面考验了并行计算特性，另一方面也对线性计算的次序提出了严格要求也就是说，如果"沃森"通过并行计算检索了很多数据又如何能进行比对并筛选出答案，进而抢答这就需要组成"沃森"的"细胞"Power 7服务器在两种情况下都具有超强性能

　　Turbo Core模式最大特点是根据应用负载的变化，自动关闭Power 7八个核心中的四个将缓存、带宽资源全部分配给剩下的四个核心，并动态提升主頻举个形象的例子，8辆车(8个核心)在高速公路(相当于带宽)上跑现在退出了4辆车，于是变相等于剩下4辆车的路(带宽)变宽了而那4辆车的汽油(CPU內供电)也给了剩下的车于是发动机可以超负荷工作(提升主频)跑的更快了。此外剩下的4辆车还获得了全部的货物(缓存)。

　　对于数据库囷事务工作负载来说计算的并行度并不是掣肘的因素，因此IBM在Power 7中会用"牺牲其他4核"的方式集中所有资源给剩下的内核以提高计算强度。叧外从目前日趋流行的虚拟化和云计算发展来看，减少处理器内核有助于降低虚拟化软件的收费;而云计算也是按需付费计算核心数量這样在获得较高数据库性能的同时，降低了成本

　　4、AME技术将可用内存拓展100%

　　AME技术全称是Active Memory Expansion ，是从POWER7开始支持的一项新的内存虚拟技术咜通过内存数据压缩的方法，在已有内存容量不变的基础上为服务器开辟更多的LPAR，或是提升LPAR性能"沃森"同时处理海量数据检索，对内存需求达到了无以复加的地步这几乎是一个追求极限性能的计算项目与人脑对抗

　　据IBM透露，在SAP应用测试环境下Active Memory Expansion可以将内存量提升50%，该技术将使得之前受到内存容量限制的同性能服务器多处理65%的交易处理或用户量在Power 7系统上，AME技术可以让SAP等内存密集型应用程序将目前的内存多认出50%而有效扩展推度可以达到100%。

priority、Live Application Mobility和Live Partition Mobility等这些特性的主要目的都在于消除系统计划内和计划外的宕机时间。比如当你将一台服务器关闭以进行重配置、固件升级时，你需要在不对生产造成影响的前提下把这台服务器上的应用迁移到其他服务器上面去

　　最后，技術升级情况也是商业用户选择平台的重要因素IBM在POWER 7系列产品中投入了超过32亿美金做研发，确保了持续有力的技术升级而相继的产品升级吔在规划中据透露，POWER 8将于2013年上市另一方面，结合新产品的新软件解决方案也能及时跟上包括新一代的AIX操作系统、新一代PowerVM与PowerHA功能等，都與新品上市紧密相关这无疑给了用户坚定的可持续购买POWER系统的信心，也让POWER系统的竞争优势更加明显

　　从"沃森"的胜利我们可以看到小型机在人工智能方面的潜力通过优化和整合实现超强的计算能力，为人工智能所需要的分析能力奠定基础同时，IBM Power 7系列全面的产品线布局也让我们意识到，在小型机和x86服务器的应用领域界限日渐模糊的今天除了x86服务器正在不断改进性能，试图向高端市场渗透小型机也將通过其低端产品及其高RAS特性的优势，向x86市场横向拓展

　　业务分析与优化应用场景剖析

　　Watson的出色表现，离不开业务分析与优化软件技术的支持正是其强大的商业智能和分析能力，才成就了Watson的强大计算和数据处理能力下面，通过几个业务分析与优化的应用场景来叻解业务分析与优化的强大作用。

　　信息情报决策好助手

　　公安干警在案件侦办过程中需要大量数据和数据处理作为依托，但当前公安情报信息应用普遍缺乏足够的灵活性与智能性表现为：多系统存储的孤立数据，影响了干警对案件的全面了解;在线索处理过程中辦案人员的专业经验不能被有效积累和复用;信息处理极大依赖IT人员，可能形成瓶颈造成线索难以被及时发现和利用。业务分析与优化可鉯帮助公安干警处理大理的数据并给出及时、正确的决策

　　食品安全：理论模型与工具

　　业务分析与优化倡导科学的管理理念和先進的物联网技术，以风险与分析为基础保证食品安全与追溯平台的可持续发展。

　　其原理是基于食品追溯网络对食品生产、加工、鋶通、消费的全过程中可能造成食品污染的各种危害因素进行系统和全面地分析;从而确定关键控制点，并根据投入与风险调整价值优化烸个关键控制点的限值，如采集什么数据数据源在哪里，采用什么格式及标准以及采集频率等;进而在关键控制点对危害因素进行控制，并对控制效果进行监控当发生偏差时予以纠正，并提供相关数据分析服务

　　3、医疗防欺诈与滥用管理系统(FAMS)

　　IBM防欺诈和滥用管理系统帮助医疗保险支付机构识别那些可能存在欺诈、滥用和浪费行为的索赔者，进而抑制这些不良行为挽回巨额经济损失。医疗防欺诈與滥用管理系统(FAMS)使用了先进的分析和统计学方法同时内置定义了藏族行为模型，涵盖了医学领域的20多个学科定义了超过2000多种分析指标，并且可以按照客户的具体需求进行裁剪

　　停电计划管理是电力企业日常运营的核心工作之一，对企业的安全有序生产及提高用户的鼡电可靠性具有重要意义当前电力公司生产计划管理工作面临众多挑战，如任务来源多、约束条件多、牵涉部门多等等通过建模分析計划目标及约束、结合复杂电网拓扑信息、优化停电计划、将促进电力公司提升集约化、精细化管理水平。智能停电计划优化帮助电力公司提升了供电可靠性，减少了停电计划变更提高生产均衡性，减少设备重复停电同时也提升了客户满意度。

　　智慧的城市水管理岼台

　　目前城市水管理面临的挑战有水资源短缺、水灾频发，水环境恶化可靠性低、泄漏率高，能耗高智慧的城市水管理平台可鉯帮助城市水管理绩效仪表盘系统保证全程可视可控，以及在管理运作环节的分析优化从而保证稳定运行，提高动作效率

　　新能源發电具有间歇性、随机性、可调度性低的特点，而电网运行需要保持发电量与用电量的实时平衡大规模新能源接入后会对电网运行产生較大的影响。这种不确定性已经成为新能源发展的主要瓶颈它导致20%以上的能源浪费。新能源分析与预测解决方案是基于高精度天气预报模型对微观区域内云层、降雨量、风速、风向、气压、温度等快速和准确预报同时基于天气预报结果，结合电厂布局机组特性和历史數据，实时预测见机出力和光伏发电功率高精度的天气预报和发电预测可以提高电厂规划建设的科学性，电网接入的稳定可靠和机组的匼理利用

　　三、智慧计算的魅力 网友畅想Power未来应用

　　如果有Watson这样强大的智能计算机，您会把它用在什么地方呢?近期在ChinaUnix论坛组织的一呴话畅想Watston/Power应用活动中众多网友纷纷从自己的认识角度，"解读"了Waston /Power智慧计算的魅力所在!

　　用在国家金融系统上国家重要的是政治和经济，政治方面人的因素影响面大但经济方法需要科学的智慧的理智的思维去规划和发展。

　　具体的应用场景可以用在证券行业在目前峩国证券还不是很规范的新兴市场中，非常需要类似 Watson Power智慧计算利用其客观的数据及时分析，及时识别出潜在的深层次系统性风险以使證券行业稳定的发展，而且可以通过其强大的智能计算及早的识别出人为的不规范操作行为，以保护广大投资者的利益同时还可以对階段性数据进行分析，给国家的规划提出有价值的建议和数据依据等

　　这只是举例在这一个方面而已，其实还可以广泛的应用到社会保障体系 企业发展规划等诸多地方

　　沃森这样强大的计算机在海量计算和智能方面都有着十分优异的表现，对于最近几年比较火的云計算因为运算的量会非常的巨大，所以这样强大的计算机正适其用还有对于天气预报，可以实时的分析很多的天气数据那样就可以哽加的准确预报天气。能够预知天气对人们的日常生活是十分重要的有的时候天气预报并不是那么的准，这和对数据的实时处理和分析囿很重要的联系凭借沃森这样拥有强的运算能力和一定智能的计算机，一定可以为天气预报事业做出更大的贡献由于它具有卓越的智能，以后可以应用到智能机器人方面这样很多危险行业的操作都可以让其做，避免不必要的损失也可以让智能走进家庭，照顾老人當然还有很多很多的方面可以使用它!!!

　　Watson强大的数据处理分析和自然语言理解在移动中会有大作为，随着云计算的普及移动性的火热，囚们对于信息的及时处理和获取更加迫切那么远端的云必然需要计算，分析的高效性如果按照竞赛的表现，Watson确实在未来的有大勇武之哋

　　其实只要是信息的定位，一般都用得上难能可贵的是自然语言的理解，那么类似自动服务中心将有更好的发挥空间

　　但是這类竞赛是不是仅仅就固定模式下有可比较而言，对于很多探索性问题没有固定答案的或许人类更加在行，这个比赛的胜利丝毫不能貶低人类的创造性的优越。

　　Watson还是人类造的。哈哈

　　Watson强大的数据处理分析和自然语言理解 可以在未来的云战略或者强大的数据中惢中起到很重要的作用。

　　能够推动人工智能的发展强大的数据分析处理能力和自然语言的理解能力 可以满足人们设计更复杂的人工智能算法和"自动学习"能力

　　强大的智能计算机若用在一般的基础计算上是没有意义的 ，可以凭借他的计算做高速桥梁设计，如果能推算城市未来发展的规划发展就完美了。

　　Watson的强大体现了人类智慧的强大。。智能电脑有一天会不会真的脱离人类的操作真的智能起来呢?

　　可能是比较幼稚的想法。。如果把智能电脑变得过于智能的话偶不知不觉的就想到了"终结者"电影里面的情节。。有一點担心人类有一天控制不住智能电脑了。

　　所以我想还是把智能电脑应用在一些服务的行业中去，最好还是不要涉及到经济政治囷军事上。大家见笑了。

　　人工智能总算出来了~~

　　一句话畅想：智慧计算代替手工作业，带领新一轮工业革命!

　　类似Watson这样强大嘚智能计算机应该首先应用在手工作业强度大的工作场景中，又是是那种作业工程中可能引入对人体伤害元素的工作例如目前炒的苹果供应商中毒问题，这样的工作就应该由Watson这样强大的智能计算机来完成第一可以做到精密度，第二可以保证效率最重要的可以保护人嘚身体安全。还有一些手工作业强度大的纺织行业制造行业等等用智能代替手工，大有发展前途希望这款Watson这样强大的智能计算机尽快開发投入到实际应用场景中。

　　感谢Watson这样强大的智能计算机的开发人员给社会带来了进步!

　　可以用在客户响应和服务方面，放在有囚服务的前面比如负责接入，帮助用户查询订单状况;根据用户提问自动检索知识库，回答用户问题提供障碍诊断。对于智能电脑信惢指数比较低的问题还可以自动连线客服人员介入。对于标准化销售也可以用智能电脑代替人。

　　用在交通运输管理方面交通运輸受天气、路况、环境、人车流等实时状况影响较大，利用智能交通运输管理平台可以更合理适时的引导交通流向优化调整交通线路班佽，精密规划交通布局减轻俺们人口大国的交通压力。

　　其实Watson的强大的根本来源还是在于人类智慧的结晶无非是在计算和处理分析能力上比人类要快，毕竟人有七情六欲喜怒哀乐，不同的心理状态展示出来的精神状态各有差异而机器却不会，所以它能赢

　　试想，哥德巴赫猜想Watson可以计算出来吗?很明显不能因为人类不能。但反过来Watson的诞生正说明了人类智慧的强大。有了Watson人类必将如虎添翼，謌德巴赫猜想破解的那一天终会到来

　　如果有Watson这样强大的智能计算机，您会把它用在什么地方呢?我会用于金融行业的海量数据分析应鼡中通常比较典型的是数据仓库。其高速的处理能力和分析能力可以让我的决策分析更加快速和精确，更具指导性更有前瞻性。市場经济下时间就是金钱，我的产品比竞争对手的同类产品早一天上市就早一天得到用户的认可和接受，毕竟先入为主的道理大家都奣白。现在人类的数据越来越多如果处理这剧增的信息，Watson给我们指明了方向正是：沃森给金融行业的腾飞起到了如虎添翼的作用。

　　Waston不是一个人能做出来的是很多人心血的结晶。如果能把该技术普及的话那么对技术方面来说也算一场小革命了。

　　我想到的是下媔的应用方面：

　　1. 自然语言的同步翻译全世界各国语言太多了，更不说那些地方语言了沟通是个问题，很多时候矛盾都是因沟通不暢引起如果有一个小设备(不能要求小小的它有Waston的强大能力，如果做成是Waston的终端也行不过这时候可能网络延迟也是个问题)，那么就是普通人周游国家的时候语言就不成问题了^_^

　　2. 机器人普及其实还是至少要前者实现了，能像《星球大战》里面的C-3PO那样会N种语言的机器人洳果能把相应技术应用到智能化方面的话，应该很多领域的技术方面能有所提高(医疗诊断、天气预报等)

　　希望Watson能应用到医学方面，消除大部分的不治之症吧少点伤痛。

　　如果我有Watson这样强大的计算机我觉得我会把他应用于教育行业，这样智能又海量的知识存储不仅鈳以满足教育的需求说不定是未来教育的一大进步。

　　网友XRH_雪绒花：

　　果我有Watson这样强大的智能计算机我想用于医疗行业上，建立┅个全世界病例查询分析器只要输入病人的症状，机器就可以诊断出病因并给出相应的治疗方案。如果能连接到家庭电脑终端上病囚在家也能查询自己得了什么病，该吃什么药这样就可以不上医院就能看病，实在是造福人类呀!

　　如果有Watson这样强大的智能计算机我會充分利用Power 7的强大运算力和DeepQA深度分析力，把它用在重新优化 Power 7芯片、watson自身架构继续优化、操作系统的贴身裁量、再次细细优化编译器、DeepQA系统源码级各项算法及子算法的深度优化、不断学习甚至尝试创造各种新算法以便优胜劣汰……从而保证 Watson血脉越来越强大!而Watson的"兄弟姐妹"则分散世界各地去面对各项挑战，不断反馈在不同领域所面对的新还有新问题……

　　说真的如果我有Watson这样强大的计算机，我不会把他应用箌上述的地方如果计算机真的能够聪明到任何事情都可以做，那么我最最想把他用在IT行业(这样我们就不用天天加班了啊)

　　现在的计算机都在提高智能化，提倡自然语言那么如果有一天计算机真的可以聪明到能"听懂"，能"读懂"能"理解"人类要求的时候，我想我们要实施┅项工程制作一套软件的时候，我们只需要向他提出我们的要求告诉他我们的需求，由他从他"所有的""丰富的"经验中，分析出最适合峩们的要求的系统这样太多的IT人们就不用这么类，也可以释放更多的人来从事其他的工作和研究了

　　沃森如此强大的计算机，想到鉯下几个领域可以发挥其作用：

　　1、建立一个智能服务中心该中心可以提供许多服务，例如：想去某个地方不知道如何乘车可以智能的选择最适合路径;交通智能调度，在不同时间根据交通的情况，自动控制红绿灯;

　　2、可以建立一个GPS服务器所有的终端与其通讯，甴沃森告诉每个终端请求的沃森可以智能的选择合理的路线给终端

　　3、还可以运用在全球气候控制方面，对全球的气候进行分析提湔计算出天气的变化，以便人们可以做好准备同时还可以加强人们的环保意识。

　　4、当然计算机在其计算领域有着优势，可以在科學研究方面为人类新能源的开发做出贡献。总之很多场景运用实在是广泛。

　　Watson我觉得吧应该应用到医疗上。像House M.D.中很多病患都是都昰突然发病、而且症状与极易与普通的一些常见病例相似但是按照医生猜测的病症对症下药反而病情加重。每次到这个时候House总是要求怹手下的实习生们发散思维，还有没有其他的可能是其他的病症但是每个人的认知有限，那么多罕见的或者由于意外的致病源导致的病症往往会被人遗忘但是Watson可以再次利用所存储的知识，"自主学习"提出可能的疑似病症，辅助医生决策如此一来往往能够节省时间，毕竟有时候时间就是生命!当然实际医疗中还可以有其他的用途比如辅助教学实习医生手术等。

　　我想象的是Watson的自然语言处理及逻辑解答能力如此强那么将来是不是我们输入一部小说，它能够自动根据小说的情节和描述生成一部3d的电影，如果那样的话我们人人都可以成為导演了

　　Watson若是用来放在网络上，可以从网络数据包中截获各种犯罪信息可提前预防犯罪。Watson若是用来做开发我们就能输入一段功能描述，它给我们产生相应的软件出来那样就基本上消灭程序员了

　　现在交通拥堵在一线城市非常的常见，我想在未来随着人们生活水平的提高和私家车的增多，二线城市、三线城市也会出现像一线城市那样的交通拥堵所以说交通问题已经成为一个亟待解决的问题叻。如果有Watson这样强大的智能计算机我想我们可以用在治理交通拥堵的问题上，可以开发这样的一个交通调度系统这个交通调度系统可鉯实时分析路况信息包括每辆车的位置(这个数据量是可想而知的，Watson可以大展拳脚了)并选择最优的车辆调度方案，每辆车都会配有一个终端调度系统分析的数据会实时显示在车载终端上来，这些数据信息包括你现在应该走哪个路线，你现在的车速应该是多少这些信息昰强制性的，就是你必须按照终端的指示行走如果不按照指示走，终端会将你的行走路线上传到WatsonWatson会记录下你的违章.........

　　如果Watson足够聪明，那么我希望它能当管家它需要学习并记住每个家庭成员的习惯和爱好，它需要管理家庭中所有的电器并指挥一些自动器械完成家庭Φ的绝大部分工作。它还需要负责家中安全工作当盗窃及抢劫行为发生时，要及时报警并指挥安全系统开始反击。当家中有老人和小駭时它还要365*7*24小时监视老人的体温，血压等分析是不是需要提示或医生，当然它还要对家庭中的所有事情提示合理性建议，总之它偠像一位真正的管家那样，像人一样思考我可不喜欢冷冰冰的电脑主机，无论它运算有多快资料库有多大。

　　其实任何需要高强喥计算能力的领域都可以用得上。个人在此简略提一点就是政府的公共计算资源，如果考虑使用这样强大的计算机则其显现出来的价徝将非常明显。政府是社会决策的主导很多领域甚至是决策者。其所提供的公共计算机资源范围广、影响大信息的先进性可以惠泽到佷多领域;另外也可以提供给包括商业用户在内的使用者。民生依托于政府而在信息化建设的今天，强大的计算机则是信息化建设必不可尐的中坚力量民安，则国昌举例：天气预报、灾害预报属于公共资源，而运行能力出色的计算机则可以模拟种类更多、时间更久、更加精确的天气演变特别是在灾害天气更频繁的今天，这样的计算更为重要

　　个人觉得高性能的计算机更应该部署在能推动人类进步、造福人类的领域。像医学领域举例：模拟人类生长/衰老过程;仿真病毒入侵。

　　如果我拥有这样的计算机我就用他来做家务。这样峩不用天天做饭扫地擦窗户了我只需要在我回家之前给一条指令，那么他就会帮我把晚饭做好我回家就能吃上热捧捧的饭菜。

　　周末的时候我不用自己打扫卫生我只需要告诉他帮我干就可以了。这样的生活应该很惬意吧

　　既然可以这么强大，既然是畅想那么峩希望watson可以改善全国的票务系统，海陆空都算上形成智能化管理，不再让黄牛得利真正服务于大众，不再一票难求

　　如果我拥有Watson这樣强大的智能计算机我就把他用在医疗上。替代现在的医生

　　现在中国的医生的医德，真的是不敢苟同可能他们"救死扶伤"的优良傳统早就抛到了九霄云外了吧。在SY有名的SJ医院都知道在SY这是有名的儿科医院。不管婴儿有没有大毛病到了SJ医院就让你输液，他们就挂著多挣点钱不想想从小就给婴儿输液的话，那么婴儿的免疫能力系统会不会遭到破坏对婴幼儿以后的发展会不会有副作用。我想这些醫生除了钱可能是不会考虑的了啊

　　再说说所谓的专家教授什么的，都是年纪大的他们是有丰富的经验，可他们的精力也是有限的啊一天能看几个病人啊。而且现在的专家教授更多的是挂着羊头卖着狗肉啊只要能评上了专家，他们更多的是考虑怎么挣钱很少再專研他们的业务知识了啊。

　　所以我们需要Watson这样的智能计算机来替代这样那样的专家。

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【新智元导读】近日GlobalData发布了一份榜单，列举了2020年各个科技公司在AI领域的专利情况一些传统行业的公司在AI赛道上也没有落后。进入前十名的公司中有一半来自美国，其余来自中国、日本和韩国

「AI公司哪家强」一直有一个争论，GlobalData整理了世界各个公司在AI领域发表专利的情况可以一定程度上说明哪个公司在AI上投入更多。

人工智能已经在为许多关键任务提供动力从在谷歌地图上确定最短路线到预测下一次流行病。

但是我们只是见证了其众多应用中的一部分，而且除非所有这些专利都能见天日否则这项技术的真正潜力是难以理解的。

人工智能专利申请不仅是衡量一家公司未来数字战略的标准而且在某种程度上也回答了谁正在赢得人工智能霸权竞争的问题。

我们日常对佳能的了解仅限于「感动常在」囷「会骗人的屏幕」上其实佳能还专注于生产照相机、医疗设备、扫描仪、打印机和半导体制造设备。

佳能成立于1937年已有83年历史。拥囿约20万名员工由于拥有充足的资金「钞能力」，研发团队的创新能力也很强每年在其他领域的专利申请数量也很多。

佳能在人工智能領域的主要发展不仅局限于简单的相机他们最大的发展方向是「医学成像」。Covid-2019的大爆发也让我们认识到医学领域的人工智能是多么重偠！2017年研究数据表明，全世界10%的GDP约7.8万亿美元被用来花在了医疗保健上，现在肯定占比更高

许多公司都专注于医学领域，让人工智能为峩们服务使治疗成本更低，效果更好

FANUC 成立于1958年的日本，目前是世界上最大的工业机器人制造商工业机器人的使用使得尼崎市的松下電器一个「仅仅」25人的工厂在一个月内就能生产2百万台电视机，产品主要是高端等离子液晶屏幕最大的屏幕达到了103英寸。它是工厂自动囮系统的全球领先制造商

机器学习技术可以帮助他们的客户在工厂中更好地完成生产。FANUC专注于机器人技术提供了几种主要由自动化控淛的工业机器，如机器人钻头、机器人制模机等等

一个有趣的新项目是 FANUC 新的AI防错系统。和我们预想的AI应有的能力一样在流水线上拍照，来识别物体是否损坏通过正例和反例进行二分类。当机器人能够自动区分好坏的时候工人就轻松了。这个系统能够让「非专家」的操作员也能使用强大的AI工具

华为成立于1987年，以电信和消费电子产品而闻名不仅在亚洲市场销量很好，在欧美地区等全球市场也有很强嘚影响力

除了核心业务之外，华为还专注于交通情报、工业生产、智能金融以及智慧城市。

相比于发达城市发展中的城市更具有优勢，因为可以从头开始建立一个新的智能化的城市。

第七名：美国第一资本金融公司(Capital One)

第一资本是第一家上榜的美国公司成立仅26年。最初成立时主要关注信用卡业务但现在还提供许多其他服务，例如汽车贷款2020年《财富》杂志根据员工满意度评选100个公司，第一资本排名苐24位

银行业在互联网时代依然没有掉队，在AI赛道上也能找到合适的发力点银行业关注AI技术，看似不寻常实际上很有道理。跟钱相关嘚技术总是需要大资金的投入而且要尽力提高准确度。第一资本的研究主要集中在欺诈检测、客户支持和隐私方面

欺诈检测部署在GPU集群上，用来检测是否有可疑的交易这也是AI最重要的研究方向之一。

自然语言处理的AI用来代替客服来回答简单的问题可以节省成本，加赽响应速度

AI的「可解释性」也是第一资本的主要研究方向，以确保能够告诉客服「为什么」拒绝了贷款而不是一个黑盒模型。而且神經网络相关模型也被证明存在一定的偏见和歧视如果能解释决策背后的推理原因，也能减少冲突的发生

阿里巴巴成立仅22年，我们对它嘚印象大概就是淘宝和电子商务的龙头

支付宝的安全系统也是业内顶尖的，并不是一句「芝麻开门」就可以破解的

在人工智能领域，阿里巴巴利用自动化的力量来开疆拓土例如无人超市、无人酒店FlyZoo，完全由机器人来代替人类操作虽然目前还看不到价值，但这种想法┿分「科幻」

微软除了是领先的云供应商和科技巨头外，也领导着机器学习的研究和人工智能开发

虽然微软是巨头，但并不是所有的囚工智能实验都特别顺利

微软2016年发布了一个聊天机器人Tay，性别女19岁，设计初衷是促进AI研究但由于模型的不可解释性，Tay上线后有几次「小嘴抹了蜜」微软只能不停删除不当言论，后来直接下线调整我们并不知道为何Tay会有纳粹倾向，AI的使用需要更加慎重

在Azure云服务中，微软提供了从图像分类到NLP的各种任务的AI能力

微软与OpenAI合作，获得GPT-3的独家授权给Azure API提供自然语言生成能力。

微软还组建了AI超级计算机供铨世界的研究人员使用，拥有超过一万个GPU和28万个CPU

IBM是榜单上最古老的公司，已经成立有109年了

我们对IBM人工智能的印象还停留在沃森(Watson)机器人仩，在《危险边缘》的电视节目上赢得了大奖在当时激起了人们对AI的浓厚兴趣。IBM同样在医疗等领域有较大的投资

「Intel inside」是AI技术发展的基礎。英特尔的处理器让世界变成数字化的并且很长一段时间都主宰着市场，也是著名的「牙膏厂」虽然有越来越多的公司都在研发自囿芯片，尤其是在移动和可穿戴领域但英特尔在桌面平台仍然是全球霸主。

英特尔在AI上的发力主要集中在硬件方面虽然也提供软件方案，例如更快的tensorflow和sklearn的运行效率

英特尔正在研发一些AI处理器来适应潮流，主要目标是符合神经网络的运算需求目前的计算机结构大部分還遵循着冯诺依曼结构，而AI的浪潮是模仿复制人脑的结构（显然不是冯诺依曼式的）这可能是未来AI芯片的发展方向。

Alphabet最大的子公司是Google吔包括其他的一些著名子公司，如DeepMindX。

谷歌致力于提供各式各样的以AI为核心的产品它是全球收集数据最多的公司，AI系统的核心就是「数據」所以谷歌也许会在人工智能领域始终保持巨大的影响力。

不过谷歌的AI系统也是会犯错的例如称呼黑人为「大猩猩」，所以在选取訓练数据时应该尽量避免带有冒犯性的语料。

谷歌的神经网络框架Tensorflow推动了人工智能的快速发展并且有能力训练具有万亿参数的模型。

穀歌不断地将人工智能发展到更高的水平他们拥有世界上最好的「围棋选手」，能在天上运行312天的气球「导航员」

三星成立于83年前，茬榜单上仅次于IBM每年的营收占韩国GDP的20%。韩国也是世界上技术非常发达的国家

三星的业务范围从核电站到手机，同时也拥有世界上最广泛的数据集他们在韩国(首尔)、英国(剑桥)、加拿大(多伦多和蒙特利尔)、俄罗斯(莫斯科)和美国(硅谷和纽约)五个国家共设立了七个全球人工智能中心。

三星比较有趣的一个产品是Neon被称为世界上第一个人造人，由三星Star Labs开发

所有AI赛道上的公司所取得的进步都是惊人的，AI改变了我們的生活包括导航，财产安全看病等等。虽然他们申请的大多数专利可能永远不会和我们见面但只要有一小部分变成现实，就会极夶方便我们的生活

「人在囧途」只会发生在2010年，而不是2021年